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metadata.dc.type: Dissertação
Issue Date: 10-May-2019
metadata.dc.creator: CAMPOS, Willys do Socorro Almeida de
metadata.dc.contributor.advisor1: REIS, Rodrigo Quites
metadata.dc.contributor.advisor1ORCID: https://orcid.org/0000-0002-3657-4175
metadata.dc.contributor.advisor-co1: TEIXEIRA, Otávio Noura
metadata.dc.contributor.advisor-co1ORCID: https://orcid.org/0000-0002-7860-5996
Title: Um modelo bayesiano que auxilia na identificação de alunos com dificuldades na aprendizagem de programação de computadores
Citation: CAMPOS, Willys do Socorro Almeida de. Um modelo bayesiano que auxilia na identificação de alunos com dificuldades na aprendizagem de programação de computadores. Orientador: Rodrigo Quites Reis; Coorientador: Otávio Noura Teixeira. 2019. 73 f. Dissertação (Mestrado em Computação Aplicada) - Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2019. Disponível em: http://repositorio.ufpa.br:8080/jspui/handle/2011/12576. Acesso em:.
metadata.dc.description.resumo: O aprendizado das disciplinas de programação de computadores sempre trouxe desafios para qualquer turma de alunos de Computação, devido às dificuldades ligadas ao seu aproveitamento. Esse cenário muito contribui para a desmotivação do aluno e, assim, no aumento da evasão dos cursos. Geralmente, os professores que atuam nestas disciplinas têm sinais acerca de quais alunos se tornarão bons programadores, porém é difícil detectar quais necessitam de ajuda no processo de aprendizagem. Esta dissertação propõe o uso de um modelo bayesiano que auxilia na identificação de alunos com dificuldades nas disciplinas de programação de computadores. A pesquisa utiliza uma abordagem mista, quanti e qualitativa. Um experimento, com caráter informal, foi realizado com alunos que estavam cursando disciplinas de programação. Esse conjunto de alunos, foi apresentado a cinco professores especialistas com o objetivo de identificar quais necessitariam de ajuda com a aprendizagem de programação. O mesmo conjunto foi apresentado ao modelo bayesiano. Os resultados mostraram que o modelo pode ajudar na identificação de alunos que apresentam dificuldades, com o potencial de contribuir no processo de aprendizagem.
Abstract: The learning of computer programming subjects has always brought challenges to any class of computer students, due to the difficulties linked to its use. This scenario greatly contributes to the demotivation of the student and, thus, the increased dropout of courses. Generally, teachers who work in these disciplines have signs about which students will become good programmers, but it is difficult to detect which need help in the learning process. This article proposes the use of a Bayesian model that helps in the identification of students with difficulties in the computer programming subjects. The research uses a mixed approach, quantitative and qualitative. An experiment, with an informal character, was carried out with students who were studying programming subjects. This set of students was presented to five specialist teachers in order to identify which ones would need help with the learning of programming. The same set was presented to the Bayesian model. The results showed that the model can help in the identification of students who present difficulties, with the potential to contribute to the learning process.
Keywords: Programação (Computadores)
Estudo e ensino
Dificuldades de aprendizagem
Aprendizado do computador
Redes Bayesianas
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::ENGENHARIAS
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Publisher: Universidade Federal do Pará
metadata.dc.publisher.initials: UFPA
metadata.dc.publisher.department: Núcleo de Desenvolvimento Amazônico em Engenharia - NDAE/Tucuruí
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-Graduação em Computação Aplicada
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
metadata.dc.source: 1 CD-ROM
Appears in Collections:Dissertações em Computação Aplicada - PPCA/NDAE/Tucuruí

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